JP7319170B2 - 降雨量算出装置 - Google Patents
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Description
このような雨量計は、他所からの水滴等の影響を受けないように地面より高い場所に設置したり、芝生や砂利等を敷いて跳ね返りを極力小さくして設置する必要がある。また、正確な測定を行うためには、水準器を確認しながら水平を保つように雨量計を設置しなければならない。
そこで、雨量を検出する領域を撮像した画像を用いて、降雨雪量を評価する降雨雪状況の評価装置が開示されている(例えば、特許文献1)。
本発明は、上記事情に鑑みなされたものであり、対象領域を撮像した画像情報を用いて容易に降雨量を算出する降雨量算出装置を提供することを目的とする。
また、本発明は、前記検知ラインを通過した前記移動体が雨粒であるか否かを判定する第1雨粒判定部をさらに備え、前記通過数カウント部は、前記検知ラインを通過した前記移動体の数から、雨粒ではないと判定された前記移動体の数を除外して前記雨粒の数をカウントすることを特徴とする。
また、本発明は、前記第1雨粒判定部は、前記検知ラインを通過した前記移動体の大きさが所定値未満である場合に雨粒と判定し、前記所定値以上である場合に雨粒ではないと判定することを特徴とする。
また、本発明は、取得した前記静止画像情報の前記移動体が雨粒であるか否かを判定する第2雨粒判定部をさらに備え、前記大きさ算出部は、前記静止画像情報の前記移動体から、雨粒ではないと判定された前記移動体を除外して前記雨粒の大きさを算出することを特徴とする。
また、本発明は、前記第2雨粒判定部は、前記静止画像情報の前記移動体の大きさが所定値未満である場合に雨粒と判定し、前記所定値以上である場合に雨粒ではないと判定することを特徴とする。
また、本発明は、前記大きさ算出部は、前記静止画像情報それぞれにおいて雨粒の画素数の和を雨粒の数で除算して前記静止画像情報それぞれにおける雨粒の平均画素数を算出した後、前記静止画像情報それぞれから算出された前記雨粒の平均画素数の和を前記静止画像情報の数で除算した画素数を、前記所定時間内の前記雨粒の大きさとして算出することを特徴とする。
また、本発明は、前記雨量算出部は、前記所定時間内における雨粒の画素数と降雨量とを対応付けた降雨量対応情報を参照し、カウントされた前記雨粒の数に算出された前記雨粒の大きさを乗算した画素数に対応する降雨量を取得し、前記所定時間内の前記対象領域の降雨量として算出することを特徴とする。
また、本発明は、前記検知ラインは、水平方向に設けられ、前記通過検知部は、前記画像情報を解析して、前記検知ラインを上方から下方に通過する前記移動体を検知することを特徴とする。
また、本発明によれば、検知ラインを通過した移動体が雨粒であるか否かを判定し、検知ラインを通過した移動体の数から雨粒ではないと判定された移動体の数を除外して雨粒の数をカウントするため、正確に雨粒の数をカウントする上で有利となる。
また、本発明によれば、検知ラインを通過した移動体の大きさが所定値未満である場合に雨粒と判定し、所定値以上である場合に雨粒ではないと判定するため、容易に雨粒であるか否かを判定でき、正確に雨粒の数をカウントする上で有利となる。
また、本発明によれば、静止画像情報の移動体が雨粒であるか否かを判定し、静止画像情報の移動体からから雨粒ではないと判定された移動体を除外して雨粒の大きさを算出するため、正確に雨粒の大きさを算出する上で有利となる。
また、本発明によれば、静止画像情報の移動体の大きさが所定値未満である場合に雨粒と判定し、所定値以上である場合に雨粒ではないと判定するため、容易に雨粒であるか否かを判定でき、正確に雨粒の大きさを算出する上で有利となる。
また、本発明によれば、静止画像情報それぞれにおいて雨粒の画素数の和を雨粒の数で除算して静止画像情報それぞれにおける雨粒の平均画素数を算出した後、静止画像情報それぞれから算出された雨粒の平均画素数の和を静止画像情報の数で除算した画素数を、所定時間内の雨粒の大きさとして算出するため、画像情報のみから容易に雨粒の大きさを算出する上で有利となる。
また、本発明によれば、所定時間内における雨粒の画素数と降雨量とを対応付けた降雨量対応情報を参照し、カウントされた雨粒の数に算出された雨粒の大きさを乗算した画素数に対応する降雨量を取得することで、所定時間内の対象領域の降雨量として算出するため、画像情報のみを用いて容易に降雨量を算出する上で有利となる。
図1に示すように、降雨量算出装置10は、撮像部12と、制御装置14とを含んで構成されている。
撮像部12は、降雨量を算出する対象領域(例えば、山間部など)を撮像し、時系列順に画像情報を生成する。
画像情報は動画の画像情報であっても一定の時間間隔で撮像される静止画の画像情報であってもよい。
撮像部12としてCCDカメラなど従来公知の撮像装置が使用可能である。
また、撮像部12は1台であっても複数台であってもよい。
ROM18Bは、例えばフラッシュメモリなどで構成され、制御プログラムなどを格納し、RAM18Cは、ワーキングエリアを提供する。
ハードディスク装置18Dは、種々の情報を記憶する記憶部を構成する。
マウス18E、キーボード18Fは、オペレータ(操作者)による操作を受け付ける。
ディスプレイ装置18Gは、各種情報を表示する。
入出力インターフェース18Hは、撮像部12と接続され、撮像された画像情報を取得する。
CPU18Aが、ROM18Bに格納された制御プログラムを実行することで、通過検知部20と、第1雨粒判定部22と、通過数カウント部24と、第2雨粒判定部26と、大きさ算出部28と、雨量算出部30とが実現される。
通過検知部20は、上方から落ちてくる雨粒を検知するため、検知ラインLは水平方向に設けられており、検知ラインLを上方から下方に通過する移動体を検知する。
移動体には、検知対象である雨粒だけでなく、落ち葉や小枝等の雨粒以外も含まれている場合がある。
図3(A)は時刻t1の画像情報、(B)は時刻t1より後の時刻t2の画像情報を示しており、t1からt2の間に雨粒R1、R2、R3が検知ラインLの上方から下方に向かって通過している。
なお、画像情報に設けた検知ラインを通過する移動体の検知は、公知の映像解析技術を用いることができる。
具体的には、例えば、第1雨粒判定部22は、画像情報から検知ラインLを通過した移動体の大きさを抽出し、抽出した移動体の大きさが、予め定めた所定値未満である場合に雨粒と判定し、所定値以上である場合に雨粒ではないと判定する。
また、他の方法としては、例えば、第1雨粒判定部22は、画像情報から検知ラインLを通過した際の移動体の検知ラインL上の最長の長さを抽出し、抽出した移動体の長さが、予め定めた所定値未満である場合に雨粒と判定し、所定値以上である場合に雨粒ではないと判定してもよい。
移動体の大きさや長さを用いて雨粒であるか否かを判断する際の所定値は、予め雨粒を撮像した画像情報により算出し記憶している。
なお、上述した検知ラインLを通過した移動体が雨粒であるか否かの判定は一例であって、公知のさまざまな画像処理技術により判定する構成としてもよく、例えば、大きさや長さだけでなく形状や色彩を用いて判定してもよい。
すなわち、通過数カウント部24は、通過検知部20により検知ラインLを通過した移動体が検知されると、検知された移動体の数をカウントする。
このとき、通過数カウント部24は、第1雨粒判定部22によりカウントした移動体の数から雨粒ではないと判定された移動体の数を除外して、検知ラインLを通過した雨粒の数をカウントする。
具体的には、例えば、第2雨粒判定部26は、静止画像情報の移動体の大きさを抽出し、抽出した移動体の大きさが、予め定めた所定値未満である場合に雨粒と判定し、所定値以上である場合に雨粒ではないと判定する。
移動体の大きさを用いて雨粒であるか否かを判断する際の所定値は、第1雨粒判定部22による判定の際に用いる所定値と共通でもよいし、別途、予め雨粒を撮像した画像情報により算出し記憶してもよい。
なお、上述した静止画像情報の移動体が雨粒であるか否かの判定は一例であって、公知のさまざまな画像処理技術により判定する構成としてもよく、例えば、大きさだけでなく形状や色彩を用いて判定してもよい。
その際、大きさ算出部28は、第2雨粒判定部26により、取得した静止画像情報の移動体から雨粒ではないと判定された移動体があった場合、判定された移動体を除外しながら雨粒の大きさを算出する。
次に、大きさ算出部28は、取得した静止画像情報それぞれにおいて、加算した雨粒の画素数の和を雨粒の数で除算して、静止画像情報それぞれにおける雨粒の平均画素数を算出する。
Q=(p1+p2+…pn)/n ・・・(式1)
Q:静止画像情報における雨粒の平均画素数(px)
n:静止画像情報のおける雨粒の数
(p1+p2+…pn):静止画像情報における雨粒の画素数の和(px)
P=(Q1+Q2+…Qm)/m ・・・(式2)
P:所定時間内の雨粒の大きさ(px)
m:取得した静止画像情報の枚数
(Q1+Q2+…QM):静止画像情報それぞれの雨粒の平均画素数の和(px)
次に、取得した12枚の静止画像情報それぞれを解析し、静止画像情報における全ての雨粒の画素数の和を静止画像情報における雨粒の数で除算すると、12枚それぞれの静止画像情報における雨粒の平均画素数が算出できる。
そして、12枚それぞれの雨粒の平均画素数の和を、静止画像情報の枚数である12で除算し、1分間に降った雨の雨粒(1粒)の平均の大きさを算出する。
すなわち、例えば、取得した静止画像情報それぞれにおいて、最大の雨粒の画素数と最小の雨粒の画素数の和を雨粒の個数である2で除算して、静止画像情報それぞれにおける雨粒の平均画素数を算出してもよい。この方法によれば、静止画像情報それぞれにおいて全ての雨粒の画素数を加算する必要がないため、雨粒の平均画素数を算出する処理を短縮させて行うことできる。
また、本実施の形態では、一定時間ごとの静止画像情報からの雨粒の大きさを算出しているが、例えば、所定時間の半分の時間が経過した時点の静止画像情報から雨粒の大きさを算出してもよい。つまり、所定時間が1分であった場合、30秒経過した時点の静止画像情報を解析し、雨粒の大きさを算出してもよい。この方法によれば、複数の静止画像情報から雨粒の平均画素数を算出する必要がないため、雨粒の大きさの算出処理を短縮させて行うことできる。
降雨量算出装置10は、所定時間内における雨粒の画素数と降雨量とを対応付けた降雨量対応情報を記憶部に記憶している。
図4に示すように、降雨量対応情報は、例えば、予め人工的な雨を降らせた対象領域を撮像して生成された画像情報から算出した所定時間内の雨粒の画素数(G1、G2、G3…)と、所定時間内に降らせた雨を実際に測定した降雨量(K1、K2、K3…)とを対応付けて記録したテーブルである。
このとき、撮像部12として用いるカメラの画角や焦点距離、拡大率等の各種設定は、実際に降った雨の降雨量を算出する場合と同様に設定しているものとする。
なお、本実施形態では、降雨量対応情報として、図4に示すような雨粒の画素数と降雨量とを対応付けたテーブルを用いた例を示しているが、これに限定されることはない。
すなわち、横軸を雨粒の画素数、縦軸を降雨量として雨粒の画素数と降雨量との関係を示すマップを用いてもよいし、雨粒の画素数と降雨量との関係を示す式(相関式)を用いてもよい。
撮像部12は、予め降雨量を算出する山間部などの対象領域を撮像できる現場に設置されているものとする。
次に、雨粒の数のカウントが開始されると(ステップS12)、通過検知部20が撮像された画像情報に設けられた検知ラインL(図3参照)を通過する移動体を検知し(ステップS14)、通過数カウント部24が移動体をカウントする。
すなわち、第1雨粒判定部22は、画像情報から検知ラインLを通過した移動体の大きさを抽出し、抽出した移動体の大きさが、予め定めた所定値未満である場合に雨粒と判定し、所定値以上である場合に雨粒ではないと判定する。
一方、通過した移動体に雨粒以外が含まれていない場合(ステップS16:NO)、通過数カウント部24は、移動体の数を雨粒の数としてカウントする。
一方、カウント時間が終了した場合(ステップS20:YES)、通過数カウント部24は、雨粒の通過数を記憶部(ハードディスク装置18D)に記録する(ステップS22)。
つまり、ステップS16において通過した移動体に雨粒以外が含まれていた場合には、通過数カウント部24は、検知された移動体をカウントした数から、雨粒以外の移動体の数を除外し、雨粒の通過数として記録する。一方、ステップS16において通過した移動体に雨粒以外が含まれていない場合には、通過数カウント部24は、検知された移動体をカウントした数を雨粒の通過数として記録する。
第2雨粒判定部26は、取得された静止画像情報検知の移動体が雨粒であるか否かを判定し、静止画像情報の移動体に雨粒以外が含まれているか否かを判定する(ステップS26)。
すなわち、第2雨粒判定部26は、静止画像情報の移動体の大きさを抽出し、抽出した移動体の大きさが、予め定めた所定値未満である場合に雨粒と判定し、所定値以上である場合に雨粒ではないと判定する。
すなわち、大きさ算出部28は、取得した静止画像情報それぞれにおいて、雨粒以外の移動体の数を除外しながら雨粒の画素数を取得し、取得した雨粒の画素数の和を雨粒の数で除算して、静止画像情報それぞれにおける雨粒の平均画素数を算出する。
すなわち、大きさ算出部28は、取得した静止画像情報それぞれにおいて、雨粒の画素数を取得し、取得した雨粒の画素数の和を雨粒の数で除算して、静止画像情報それぞれにおける雨粒の平均画素数を算出する。
すなわち、大きさ算出部28は、静止画像情報それぞれから算出された雨粒の平均画素数の和を静止画像情報の数で除算した画素数を、所定時間内の雨粒1粒の大きさとして算出する。
そして、大きさ算出部28は、算出した所定時間内の雨粒の大きさを記憶部(ハードディスク装置18D)に記録する(ステップS34)。
算出された降雨量は、例えばディスプレイ装置18Gに表示し、ステップS10に戻り処理を繰り返す。
また、撮像部12、制御装置14といった最小限の設備で足りるため、現場での設置、現場からの撤収に要する作業時間の短縮化を図る上で有利となる。
また、従来のようにインターネットなどの通信環境が整っていない現場でも降雨量を算出することができる。
また、本実施の形態では、検知ラインLを通過した移動体の大きさが所定値未満である場合に雨粒と判定し、所定値以上である場合に雨粒ではないと判定するため、容易に雨粒であるか否かを判定でき、正確に雨粒の数をカウントする上で有利となる。
また、本実施の形態では、静止画像情報の移動体が雨粒であるか否かを判定し、静止画像情報の移動体からから雨粒ではないと判定された移動体を除外して雨粒の大きさを算出するため、正確に雨粒の大きさを算出する上で有利となる。
また、本実施の形態では、静止画像情報の移動体の大きさが所定値未満である場合に雨粒と判定し、所定値以上である場合に雨粒ではないと判定するため、容易に雨粒であるか否かを判定でき、正確に雨粒の大きさを算出する上で有利となる。
また、本実施の形態では、静止画像情報それぞれにおいて雨粒の画素数の和を雨粒の数で除算して静止画像情報それぞれにおける雨粒の平均画素数を算出した後、静止画像情報それぞれから算出された雨粒の平均画素数の和を静止画像情報の数で除算した画素数を、所定時間内の雨粒の大きさとして算出するため、画像情報のみから容易に雨粒の大きさを算出する上で有利となる。
また、本実施の形態では、所定時間内における雨粒の画素数と降雨量とを対応付けた降雨量対応情報を参照し、カウントされた雨粒の数に算出された雨粒の大きさを乗算した画素数に対応する降雨量を取得することで、所定時間内の対象領域の降雨量として算出するため、画像情報のみを用いて容易に降雨量を算出する上で有利となる。
また、本実施の形態の降雨量算出装置10では、降雨量対象情報を制御装置14に記憶する構成となっていたが、ネットワークを介したサーバ等に保存し、降雨量を算出する際にサーバ等から取得する構成としてもよい。これにより、降雨量対象情報を容易に更新することができ、正確な降雨量を算出する上で有利となる。
12 撮像部
14 制御装置
20 通過検知部
22 第1雨粒判定部
24 通過数カウント部
26 第2雨粒判定部
28 大きさ算出部
30 雨量算出部
Claims (7)
- 対象領域を撮像して時系列順に画像情報を生成する撮像部と、
予め定めた所定時間内に撮像された前記画像情報に設けた検知ラインを通過する移動体を検知する通過検知部と、
前記所定時間内に前記検知ラインを通過した前記移動体に含まれる雨粒の数をカウントする通過数カウント部と、
前記所定時間内に撮像された前記画像情報から予め定めた一定時間ごとの静止画像情報を取得し、前記静止画像情報から前記移動体に含まれる雨粒の大きさを算出する大きさ算出部と、
カウントされた前記雨粒の数と算出された前記雨粒の大きさとに基づいて、前記対象領域の降雨量を算出する雨量算出部とを備え、
前記検知ラインは、前記画像情報の上下方向の中間の箇所で水平方向に延在して設けられ、
前記通過検知部は、前記画像情報を解析して、前記検知ラインを上方から下方に通過する前記移動体を検知する、
ことを特徴とする降雨量算出装置。 - 前記検知ラインを通過した前記移動体が雨粒であるか否かを判定する第1雨粒判定部をさらに備え、
前記通過数カウント部は、前記検知ラインを通過した前記移動体の数から、雨粒ではないと判定された前記移動体の数を除外して前記雨粒の数をカウントする、
ことを特徴とする請求項1に記載の降雨量算出装置。 - 前記第1雨粒判定部は、前記検知ラインを通過した前記移動体の大きさが所定値未満である場合に雨粒と判定し、前記所定値以上である場合に雨粒ではないと判定する、
ことを特徴とする請求項2に記載の降雨量算出装置。 - 取得した前記静止画像情報の前記移動体が雨粒であるか否かを判定する第2雨粒判定部をさらに備え、
前記大きさ算出部は、前記静止画像情報の前記移動体から、雨粒ではないと判定された前記移動体を除外して前記雨粒の大きさを算出する、
ことを特徴とする請求項1~3のいずれか一項に記載の降雨量算出装置。 - 前記第2雨粒判定部は、前記静止画像情報の前記移動体の大きさが所定値未満である場合に雨粒と判定し、前記所定値以上である場合に雨粒ではないと判定する、
ことを特徴とする請求項4に記載の降雨量算出装置。 - 前記大きさ算出部は、前記静止画像情報それぞれにおいて雨粒の画素数の和を雨粒の数で除算して前記静止画像情報それぞれにおける雨粒の平均画素数を算出した後、前記静止画像情報それぞれから算出された前記雨粒の平均画素数の和を前記静止画像情報の数で除算した画素数を、前記所定時間内の前記雨粒の大きさとして算出する、
ことを特徴とする請求項1~5のいずれか一項に記載の降雨量算出装置。 - 前記雨量算出部は、前記所定時間内における雨粒の画素数と降雨量とを対応付けた降雨量対応情報を参照し、カウントされた前記雨粒の数に算出された前記雨粒の大きさを乗算した画素数に対応する降雨量を取得し、前記所定時間内の前記対象領域の降雨量として算出する、
ことを特徴とする請求項1~6のいずれか一項に記載の降雨量算出装置。
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Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2023112108A1 (ja) * | 2021-12-14 | 2023-06-22 | 三菱電機株式会社 | センサシステム |
CN114782561B (zh) * | 2022-06-17 | 2022-09-13 | 山东浩坤润土水利设备有限公司 | 基于大数据的智慧农业云平台监控系统 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001147278A (ja) | 1999-11-19 | 2001-05-29 | Nippon Seiki Co Ltd | 雨滴検出装置 |
JP2008157765A (ja) | 2006-12-25 | 2008-07-10 | Ccs Inc | 気象測定装置 |
CN102254191A (zh) | 2011-07-08 | 2011-11-23 | 华中科技大学 | 一种基于图像处理的降水粒子相态识别方法 |
CN104010165A (zh) | 2014-05-07 | 2014-08-27 | 中国气象科学研究院 | 降水粒子阴影图像自动采集装置 |
JP2014211323A (ja) | 2013-04-17 | 2014-11-13 | 株式会社デンソー | 画像処理装置、雨滴検出装置およびプログラム |
US20160148382A1 (en) | 2014-11-24 | 2016-05-26 | International Business Machines Corporation | Estimating rainfall precipitation amounts by applying computer vision in cameras |
JP2018048900A (ja) | 2016-09-21 | 2018-03-29 | サクサ株式会社 | 降水検出装置 |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS516774A (ja) * | 1974-07-09 | 1976-01-20 | Nippon Tetsudo Kensetsu Kodan | Usetsukenchiki |
JP3382529B2 (ja) * | 1998-02-13 | 2003-03-04 | 名古屋電機工業株式会社 | 降雨雪状況の評価方法およびその装置 |
-
2019
- 2019-11-06 JP JP2019201549A patent/JP7319170B2/ja active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001147278A (ja) | 1999-11-19 | 2001-05-29 | Nippon Seiki Co Ltd | 雨滴検出装置 |
JP2008157765A (ja) | 2006-12-25 | 2008-07-10 | Ccs Inc | 気象測定装置 |
CN102254191A (zh) | 2011-07-08 | 2011-11-23 | 华中科技大学 | 一种基于图像处理的降水粒子相态识别方法 |
JP2014211323A (ja) | 2013-04-17 | 2014-11-13 | 株式会社デンソー | 画像処理装置、雨滴検出装置およびプログラム |
CN104010165A (zh) | 2014-05-07 | 2014-08-27 | 中国气象科学研究院 | 降水粒子阴影图像自动采集装置 |
US20160148382A1 (en) | 2014-11-24 | 2016-05-26 | International Business Machines Corporation | Estimating rainfall precipitation amounts by applying computer vision in cameras |
JP2018048900A (ja) | 2016-09-21 | 2018-03-29 | サクサ株式会社 | 降水検出装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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